Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 1, Januari 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i1.696

## Altman’s Z”-Scores for financial distress predictions among food and beverages industry in Indonesia
Ruth Samantha Hamzah 1* , Mutiara Lusiana Annisa 2
Universitas Sriwijaya, Politeknik Palcomtech ruth_samantha@fe.unsri.ac.id, mutiara_annisa@palcomtech.ac.id
*Corresponding Author
Diajukan : 15 Januari 2022 Disetujui : 4 Februari 2022
Dipublikasi : 7 Februari 2022

## ABSTRACT
The food and beverage industry is an accelerated sector in Indonesia. They are predicted to be one of the pivotal sectors supporting manufacturing and economic growth. This study aims to predict financial  distress  on  food  and  beverage  industries  in  Indonesia  using  Altman's  Z”-Score modification model. The samples of this study are 48 firm-year observations in the period of 2018 and 2019. The results show there are 2.1 percent of firms experienced financial distress (Z < 1.10), 2.1 percent of firms was in grey area, i.e., prone to financial distress (Z < 1.10 < 2.60), and 95.8 percent of firms did not experience financial distress. It implies that food and beverage industries in Indonesia is relatively safe if there is no economic shock. Furthermore, the prediction is able to be considered either for stakeholders or shareholders in decision making and financial policies, respectively. Nevertheless, the signal is given for firms that are included in financial distress and grey area.
Keywords: Altman’s Z-Score; Financial Distress; Bankruptcy; Food and beverage industry

## PENDAHULUAN
Korporasi di seluruh dunia telah mengalami dampak  yang besar sebagai akibat dari pandemi Covid-19.  Situasi  ini  dapat  menyebabkan  bisnis  mengalami  kebangkrutan  karena  penurunan penjualan yang diikuti dengan penurunan pendapatan. Jika kegiatan operasi perusahaan berhenti, tidak  ada  kas  yang  harus  dikelola.  Penurunan  penjualan  telah  memicu  kesulitan  keuangan perusahaan,  kondisi  ini  disebut  dengan financial  distress .  Kesulitan  keuangan  menyebabkan ketidakstabilan  dalam  pengelolaan  keuangan  dan  merupakan  sinyal  kebangkrutan.  Untuk mencegah  hal  tersebut,  perusahaan  harus  merencanakan  strategi  dalam  mengelola  keuangannya melalui kegiatan operasi.
Dalam bisnis, perusahaan dibagi menjadi dua kategori, yaitu perusahaan privat dan perusahaan publik. Perusahaan publik atau yang disebut go public adalah perusahaan yang menerbitkan saham yang  ditawarkan  kepada  investor,  sementara  perusahaan  privat  mengelola  modal  internal.  Di Indonesia,  perusahaan  publik  menawarkan  sahamnya  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI).  BEI merupakan  tempat  yang  memperdagangkan  jual  beli  efek  termasuk  saham  di  pasar  modal. Perusahaan  yang go  public harus  diikutsertakan  di  pasar  modal  tersebut.  Bagi  pihak  eksternal, informasi tentang kondisi keuangan suatu perusahaan sangat penting untuk melakukan keputusan investasi. Sedangkan, untuk pihak lain seperti kreditur dan pemerintah menggunakan informasi ini untuk penilaian kinerja perusahaan.
Financial  distress memberikan  dampak  yang  sangat  besar  bagi  semua  pihak  yang  terkait sehingga perusahaan yang mengalami kondisi ini harus lebih berhati-hati dalam memeriksa kondisi keuangannya.  Berdasarkan  literatur,  ada  beberapa  metode  yang  digunakan  untuk  mengukur financial distress . Namun, penelitian sebelumnya menyarankan model Altman’s Z-Score sebagai salah satu metode yang akurat di antara model lainnya (lihat tabel 1) (Hamid, Akter & Rab, 2016; Altman, et al, 2016; Patunrui & Yati, 2017; Panigrahi, 2019).
Penelitian  ini  menggunakan  perusahaan  manufaktur  yang  bergerak  di  bidang  makanan  dan
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 1, Januari 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i1.696
minuman sebagai objek penelitian dan memilih tahun 2018 dan 2019 sebagai periode penelitian. Tahun 2020 dikeluarkan dari masa observasi karena adanya wabah pandemi Covid-19. Seperti yang disebutkan sebelumnya, bahwa pandemi memberikan dampak yang sangat besar bagi semua sektor korporasi  termasuk  sektor  makanan  dan  minuman.  Hal  ini  juga  mempengaruhi  data  keuangan, sehingga sebaran data akan terlalu luas dan menyebabkan banyaknya outlier dari sampel penelitian. Industri  makanan  dan  minuman  diproyeksikan  menjadi  salah  satu  sektor  dominan  yang menopang pertumbuhan manufaktur dan ekonomi di tahun-tahun mendatang. Peran penting sektor strategis  ini  terlihat  dari  kontribusinya  yang  konsisten  dan  signifikan  terhadap  produk  domestik bruto (PDB) industri nonmigas serta realisasi investasi yang terus meningkat. Untuk itu, pemerintah terus berupaya menjaga ketersediaan bahan baku yang dibutuhkan industri makanan dan minuman agar  lebih  produktif  dan  berdaya  saing  global.  Kinerja  industri  makanan  dan  minuman  selama periode 2015-2019 tumbuh rata-rata 8,16% atau di atas rata-rata pertumbuhan industri pengolahan nonmigas sebesar 4,69%. Di tengah dampak  pandemi, sepanjang  triwulan  IV  tahun 2020 terjadi kontraksi pertumbuhan industri nonmigas sebesar 2,52%. Namun demikian, industri makanan dan minuman  masih  mampu  tumbuh  positif  sebesar  1,58%  pada  tahun  2020  (Kementerian Perindustrian, 2021).
Namun  demikian,  industri  makanan  dan  minuman  rentan  terhadap financial  distress dan sensitif terhadap perubahan seperti perubahan harga bahan baku dan kondisi eksternal seperti inflasi dan krisis. Oleh karena itu, dengan melakukan penilaian secara berkala, perusahaan makanan dan minuman  dapat  melihat  kemungkinan financial  distress yang  berujung  pada  kebangkrutan. Selanjutnya,  perusahaan  yang  terlibat  dalam  kesulitan  keuangan  harus  meninjau  operasi  mereka untuk  mengatur  kembali  kebijakan  tertentu  sesuai  dengan  kondisi  keuangan.  Dengan  demikian keberlangsungan  perusahaan  tetap  terjaga  dengan  tetap  memperhatikan  sinyal  dari  kondisi financial distress .

## STUDI LITERATUR

## Teori Sinyal
Teori  sinyal  menyatakan  bahwa  dengan  memberikan  informasi,  pemilik  informasi  berusaha memberikan informasi yang dapat digunakan oleh penerima informasi (Morris, 1987). Selain itu, teori  sinyal  menjelaskan  bahwa  manajemen  bertindak  sebagai  agen,  memiliki  dorongan  untuk memberikan  informasi  laporan  keuangan  kepada  pihak  eksternal.  Dari  laporan  keuangan  dapat diketahui  apakah  perusahaan  dalam  kondisi  stabil  atau  mengalami  kesulitan  keuangan. Memperoleh keuntungan dalam jangka waktu yang panjang masing-masing, merupakan ciri dari kinerja  keuangan  yang  stabil.  Perusahaan  yang  tidak  mengalami financial  distress menunjukkan kondisi  keuangan  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  perusahaan  yang  pernah  mengalami financial  distress .  Selain  itu,  kemungkinan  kebangkrutan  dapat  muncul  pada  perusahaan  yang mengalami financial  distress .  Dengan  sinyal  tersebut,  pihak  internal  dapat  mengevaluasi  kinerja keuangannya dengan mempertimbangkan rasio-rasio keuangan, serta menjadi pertimbangan pihak eksternal mengenai keputusan investasinya.

## Financial Distress
Financial distress dipandang mahal karena menciptakan kecenderungan bagi perusahaan untuk melakukan  hal-hal  yang  mengancam  bagi  pemegang  utang  dan  pemangku  kepentingan nonkeuangan  yang  mengganggu  akses  kredit  dan  meningkatkan  biaya  atas  hubungan  pemangku kepentingan  (Opler  &  Titman,  1994). Financial  distress sebagai  tahapan  penurunan  kondisi keuangan yang terjadi sebelum terjadinya kebangkrutan atau likuidasi. Kesulitan keuangan dimulai dari ketidakmampuan untuk memenuhi kewajibannya, terutama kewajiban jangka pendek termasuk kewajiban likuiditas, serta kewajiban dalam kategori solvabilitas. Menurut Altman (1968) financial distress adalah  konsep  luas  yang  terdiri  dari  beberapa  situasi  dimana  perusahaan  menghadapi kesulitan  keuangan.  Istilah  umum  untuk  menggambarkan  situasi  tersebut  adalah  kegagalan, insolvensi,  default,  dan  kebangkrutan.  Jika  perusahaan  mengetahui  bahwa  kondisi  keuangannya lemah,  dapat  membuat  pemegang  saham  seperti  kreditur  kehilangan  kepercayaannya.  Kondisi tersebut  memicu  pemegang  saham  untuk  keluar  dari  perusahaan  tersebut.  Jika  perusahaan  gagal untuk  memecahkan  kondisi  keuangan,  maka  itu  adalah  peringatan  bahwa  kesulitan  keuangan
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 1, Januari 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i1.696
menyebabkan  kebangkrutan.  Ada  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  melakukan  model Altman’s Z-Score untuk memprediksi financial distress (lihat Tabel 1). Tabel 1. Penelitian Terdahulu yang Menggunakan Model Altman’s Z-Score
Penulis Pengukuran Fokus Penelitian Hasil Penelitian Altman, E. I., Iwanicz- Drozdowska, M., Laitinen, E. K., & Suvas, A. (2016) Original Z”- Score model oleh Altman (1983) 31 negara Eropa dan tiga negara non- Eropa untuk perusahaan manufaktur dan non- manufaktur privat dan publik. Model Z”-Score asli memungkinkan untuk mengekstrak model negara yang lebih efisien untuk sebagian besar negara Eropa dan untuk negara-negara non-Eropa menggunakan empat variabel asli disertai dengan satu set variabel tambahan. Katarina Intan Afni Patunrui and Sri Yati (2017) Altman’s Z- Score model Perusahaan Farmasi yang terdaftar di BEI Model Altman Z- Score dapat diimplementasikan dalam mendeteksi kemungkinan financial distress di perusahaan farmasi. Ashok Panigrahi (2019) Altman's 'Z' Score Model Beberapa  perusahaan farmasi yang terpilih Industri farmasi memiliki posisi keuangan  yang  sehat karena  Z-Score  jauh di atas nilai batas. Tania Hamid, Farzana Akter & Naharin Binte Rab (2016) Altman’s Z- Score Model (1965) 15 LKNB Bangladesh yang diperdagangkan secara publik selama lima tahun mulai dari 2011 hingga 2015 Hasilnya menunjukkan bahwa sebagian besar sampel LKNB berada di zona 'Distress', beberapa sampel diakui secara nasional dan internasional atas kinerja dan kontribusinya yang luar biasa terhadap perkembangan industri dan ekonomi negara, tetapi gagal mencapai nilai minimum. Sebagian besar perusahaan berada pada tingkat kebangkrutan.
Dalam  memeriksa  kondisi  keuangan,  perlu  dilakukan  penilaian  terhadap  laporan  keuangan. Selanjutnya, rasio keuangan adalah salah satu teknik yang digunakan dalam memprediksi kesulitan keuangan.  Disini  kami  menggunakan  model Altman's Z"-Score yang  merupakan  modifikasi  dari model sebelumnya yang juga dikembangkan oleh Altman dalam memprediksi financial distress .
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 1, Januari 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i1.696
Model ini ditujukan untuk data berbasis akuntansi yang tersedia secara publik dalam bentuk laporan keuangan.

## Industri Makanan dan Minuman di Indonesia
Industri  makanan  dan  minuman  saat  ini  menghadapi  tantangan  sekaligus  tekanan  di  tengah globalisasi perdagangan bebas. Penerapan perdagangan bebas dengan berbagai negara memberikan tantangan banyaknya pesaing dan berbagai faktor lainnya memungkinkan kondisi buruk terjadi jika tidak ada strategi pasti untuk mengatasi kondisi tersebut (Nurhayati, Dewi, & Fajri, 2020). Salah satu kemungkinan terburuk adalah perusahaan kalah dalam persaingan yang dapat mengakibatkan kebangkrutan. Financial  distress merupakan  tanda  kebangkrutan  sehingga  penting  untuk memeriksa kondisi keuangan perusahaan secara berkala. Namun demikian, industri makanan dan minuman  merupakan  industri  yang  menawarkan  kebutuhan  dan  kebutuhan  sehari-hari  kepada masyarakat maupun industri lainnya. Perusahaan makanan dan minuman harus kreatif dan inovatif bagaimana mereka bertahan dalam operasi.
Di Indonesia, perusahaan makanan dan minuman semakin banyak jumlahnya karena makanan dan  minuman  merupakan  salah  satu  kebutuhan  primer  manusia  selain  sandang  dan  papan,  oleh karena itu industri makanan dan minuman merupakan bisnis yang prospektif. Hal ini juga didukung dengan  perkembangan  perekonomian  Indonesia  yang  semakin  meningkat  dari  tahun  ke  tahun. Perusahaan makanan dan minuman umumnya melakukan go public untuk mendapatkan tambahan modal. Hal ini terbukti pada saat krisis global yang terjadi sekitar tahun 2008, satu-satunya industri yang bertahan adalah makanan dan minuman.
Dari  sisi  investasi,  industri  makanan  dan  minuman  lebih  diminati  oleh  investor  domestik selama  periode  2007-2011.  Selanjutnya,  industri  ini  diproyeksikan  menjadi  salah  satu  sektor andalan  untuk  mendukung  pertumbuhan  manufaktur  dan  perekonomian  nasional.  Peran  penting sektor  strategis  ini  terlihat  dari  kontribusinya  yang  konsisten  dan  signifikan  terhadap  produk domestik bruto (PDB) industri nonmigas serta realisasi investasi yang terus meningkat. Oleh karena itu,  peluang  untuk  berinvestasi  di  sektor  makanan  dan  minuman  cukup  menjanjikan.  Sehingga menjadikan industri ini sebagai salah satu sektor penting di Indonesia.

## Kerangka Pemikiran
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi financial  distress pada  perusahaan  publik  di industri makanan dan minuman. Untuk mencapai tujuan ini, kami menggunakan model Altman's Z”-Score yang diyakini sebagai model paling akurat dalam prediksi financial distress secara umum. Dengan  tersedianya  data  prediksi financial  distress dapat  digunakan  untuk  menjembatani kelangkaan  informasi  tersebut  dari  pemangku  kepentingan  kepada  pemegang  saham  maupun pembuat kebijakan. Kerangka teori penelitian ini digambarkan pada gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Pemikiran

## METHOD

## Sampel
Sampel  dalam  penelitian  ini  adalah  perusahaan  makanan  dan  minuman  yang  terdaftar  di  BEI pada periode 2018 dan 2019. Sampel yang dipilih sebanyak 24 sampel dengan metode purposive sampling ,  sehingga  diperoleh  48  data  panel  sekunder  observasi  tahun  perusahaan.  Kami mengumpulkan data dari laporan tahunan dan laporan keuangan yang tersedia di situs resmi Bursa Efek Indonesia. Daftar sampel disajikan pada tabel 2.
Altman’s Z”-Score : 1. WCTA
2. RE
3. EBIT
4. BV
Financial Distress
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 1, Januari 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i1.696
Tabel 2. Daftar Sampel Perusahaan Kode Akasha Wira International Tbk ADES Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk AISA Tri Banyan Tirta Tbk ALTO Bumi Teknokultura Unggul Tbk BTEK Budi Starch & Sweetener Tbk BUDI Campina Ice Cream Industry Tbk CAMP Wilmar Cahaya Indonesia Tbk CEKA Sariguna Primatirta Tbk CLEO Delta Djakrta Tbk DLTA Buyung Poetra Sembada Tbk HOKI Indofood CBP Sukses Makmur Tbk ICPB Inti Agri Resources Tbk IIKP Indofood Sukses Makmur Tbk INDF Magna Investama Mandiri Tbk MGNA Multi Bintang Indonesia Tbk MLBI Mayora IndahTbk MYOR Pratama Abadi Nusa Industri Tbk PANI Prima Cakrawala Abadi Tbk PCAR Prasidha Aneka Niaga Tbk PSDN Nippon Indosari Corpindo Tbk ROTI Sekar Bumi Tbk SKBM Sekar Laut Tbk SKLT Siantar Top Tbk STTP Ultra Jaya Milk Industry & Trading Company Tbk ULTJ
Sumber: Bursa Efek Indonesia (2020)

## Operasional Variabel
Penelitian  ini  terdiri  dari  variabel-variabel  yang  digunakan  pada  model Altman's  Z”-Score . Penjelasan masing-masing variabel serta pengukurannya disajikan pada tabel 3.
Tabel 3. Operasional Variabel Variabel Operasional Variabel Skala Pengukuran Variabel Dependen Overall All atau Z”-Score (Y) Penurunan kondisi keuangan (financial distress) Rasio Z = 3,25 + 6,56 X 1 + 3,26 X 2 + 6,72X 3 + 1,05 X 4

## Variabel Independen
Working Capital to
Total Asset (X 1 ) Rasio untuk mengukur jumlah modal kerja bersih dalam suatu perusahaan dibandingkan dengan total asetnya Rasio WCTA = 𝑊𝑜𝑟𝑘𝑖𝑛𝑔 𝐶𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡 𝑥 100% Returned Earning to Total Asset Ratio (X 2 ) Rasio untuk mengukur jumlah laba ditahan dibandingkan dengan aset keseluruhan perusahaan Rasio RE = 𝑅𝑒𝑡𝑢𝑟𝑛 𝐸𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔𝑠 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡 𝑥 100% Earnings Before Interest and Taxes to Rasio untuk mengukur laba sebelum bunga dan pajak dibandingkan dengan total aset perusahaan Rasio EBIT = 𝐸𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔𝑠 𝐵𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒 𝑇𝑎𝑥 𝑎𝑛𝑑 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑒𝑠𝑡 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡 𝑥 100%
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 1, Januari 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i1.696
Total Assets
Ratio (X 3 ) Book Value of Equity to Book Value of Total
Debt Ratio
(X 4 ) Rasio untuk mengukur nilai buku ekuitas suatu perusahaan dibandingkan dengan nilai bukunya dari total hutang Rasio BV = 𝐵𝑜𝑜𝑘 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑜𝑓 𝐸𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑒𝑏𝑡 𝑥 100%

## Teknik Analisis Data
Terdapat  lima  teknik  yang  paling  populer  dalam  memprediksi  financial  distress,  (1)  analisis diskriminan ganda, (2) model logit, (3) jaringan saraf, (4) klaim kontingen, dan (5) analisis univariat (Altman,  et  al.,  2016).  Pada  mulanya,  Altman  (1968)  telah  melakukan  penelitian  pendahuluan dalam memprediksi financial distress dengan mengembangkan model Altman’s Z-Score di akhir 1960-an.  Setelah  karyanya  yang  fenomenal,  banyak  lagi  metode  yang  dikembangkan  dengan menggunakan pendekatan yang hampir sama (Agarwal & Taffler, 2008; Das, et al., 2009; Bauer & Agarwal,  2014).  Meskipun  ditujukan  untuk  tujuan  tertentu,  namun  model Altman’s  Z-Score terdahulu  saat  ini  terus  digunakan  di  seluruh  dunia  sebagai  alat  utama  atau  pendukung  untuk prediksi dan analisis kebangkrutan atau kesulitan keuangan baik dalam penelitian maupun dalam praktik. Oleh karena itu, Z-Score akurat untuk keperluan umum, terutama dalam jangka waktu yang pendek (Altman, et al, 2016).
Namun,  dalam  penelitian  ini  kami  menggunakan  model  modifikasi  Z-Score  yaitu  model  Z”- Score. Dalam model Z-Score yang dimodifikasi, Altman menghilangkan penjualan terhadap total aset dan mengganti jumlah nilai koefisien dari semua variabel yang digunakan dalam memprediksi kebangkrutan  dalam  suatu  perusahaan.  Model  Z”-Score  awalnya  dikembangkan  untuk  menguji prediksi financial distress untuk perusahaan privat, alasannya karena metode ini adalah versi model Z-Score  berbasis  akuntansi  yang  tidak  mengandalkan  data  pasar  tetapi  data  akuntansi  (Altman, 1983).  Meskipun  demikian,  kami  menggunakan  perusahaan  publik  sebagai  sampel.  Karena  data pasar tidak selalu tersedia, maka kami memutuskan untuk menggunakan model Z”-Score.
Selanjutnya,  perhitungan  model Altman’s  Z”-Score yang  dimodifikasi  dilakukan  dengan beberapa langkah. Langkah pertama adalah mengumpulkan data laporan keuangan sampel dalam penelitian  ini.  Langkah  kedua  adalah  mengklasifikasikan  dan  menghitung  setiap  variabel  yang dibutuhkan  dalam  model  Altman  Z”-Score  yang  dimodifikasi.  Langkah  selanjutnya  adalah menganalisis prediksi financial distress dengan menjumlahkan hasil dari masing-masing variabel dalam model Altman z-score yang dimodifikasi. Rumus model Altman Z”-Score dihitung sebagai berikut: Z = 3,25 + 6,56 X 1 + 3,26 X 2 + 6,72X 3 + 1,05 X 4 Dimana, X1: Working capital to total assets (WCTA) X2: Retained earnings to total assets (RE) X3: Earnings before interest and taxes to total assets (EBIT) X4: Book value of equity to book value of total debt (BV)
Z: Overall index
Klasifikasi  perusahaan  yang  termasuk  dalam  kategori  sehat  dan  bangkrut  pada  Z”-Score (Altman, 1983) adalah, (a) Z < 1,10 (kategori financial distress ); (b) 1,10 < Z< 2,60 ( grey area , yaitu  rentan  terhadap financial  distress );  (c)  Z  >  2,60  (non- financial  distress ).  Selanjutnya  hasil perhitungan Altman’s  Z”-Score memberikan  persentase  sampel  yang  termasuk  dalam  kategori financial distress, grey area , dan tidak terindikasi financial distress . Selain itu, kami melakukan uji kecocokan untuk memastikan bahwa model yang digunakan sesuai untuk diterapkan dalam sampel.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif bertujuan untuk memberikan gambaran atau gambaran data melalui rata-rata (mean), maksimum, minimum, standar deviasi, jangkauan dan kemiringan distribusi dalam bentuk kurtosis.
Tabel 4. Statistik Deskriptif
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 1, Januari 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i1.696
WCTA RE EBIT BV Mean 1.080352 1.119558 0.717276 0.670268 Maksimum 1.403367 1.241369 0.900323 0.870133 Minimum 0.757336 0.997747 0.534230 0.470404 Standar Deviasi 0.326434 0.123100 0.184984 0.470404 Observasi 48 48 48 48
Berdasarkan tabel 4 terlihat bahwa nilai rata-rata (mean), nilai maksimum, nilai minimum, nilai standar deviasi variabel WCTA, RE, EBIT, dan BV selama dua periode dengan 48 observasi. Nilai rata-rata  variabel  WTCA  adalah  1,080352.  Selanjutnya  nilai  maksimum  dari  variabel  WTCA adalah  1.403367  sedangkan  nilai  minimumnya  adalah  0.757336.  Nilai  standar  deviasi  dari  data adalah 0,326434. Nilai rata-rata yang lebih besar dari nilai standar deviasi menunjukkan keragaman data yang rendah sehingga tingkat deviasi data lebih kecil.
Nilai rata-rata variabel RE adalah 1,119558. Selanjutnya nilai maksimum variabel RE sebesar 1.241369 dan nilai RE terendah sebesar 0.997747. Sedangkan standar deviasi menunjukkan nilai 0,123100. Besarnya nilai mean dibandingkan dengan standar deviasi menunjukkan bahwa gap pada data penelitian kecil.
Nilai  rata-rata  variabel  EBIT  adalah  0,717276.  Selanjutnya  nilai  maksimum  pada  data menunjukkan 0,717276 sedangkan nilai minimum adalah 0,534230. Standar deviasi menunjukkan hasil  0,184984.  Nilai  mean  yang  tinggi  jika  dibandingkan  dengan  standar  deviasi  menunjukkan keragaman data yang rendah.
Nilai  rata-rata  pada  variabel  BV  menunjukkan  hasil  sebesar  0,670268.  Sedangkan  nilai maksimum pada data yang diteliti menunjukkan nilai sebesar 0,870133 dan nilai minimum sebesar 0,470404.  Selanjutnya  nilai  standar  deviasi  menunjukkan  hasil  sebesar  0,470404.  Hal  ini menyiratkan  bahwa  volatilitas  keragaman  data  rendah,  sehingga  meminimalkan  terjadinya penyimpangan pada data.

## Hasil Penelitian
WCTA adalah rasio yang menunjukkan jumlah modal kerja yang dimiliki perusahaan terhadap total  aset  yang  dimiliki  perusahaan.  Semakin  tinggi  rasio  WCTA  menunjukkan  semakin  baik kondisi  keuangan,  sebaliknya  semakin  rendah  WCTA  berarti  perusahaan  mengalami  masalah keuangan.  Perusahaan  harus  membuat  strategi  untuk  menetapkan  rasio  keuangan  yang  normal untuk menghindari kemungkinan kebangkrutan. Tabel 5 menyajikan hasil perhitungan WCTA pada perusahaan makanan dan minuman selama 2018-2019.
Tabel 5. Working Capital to Total Assets Ratio Kode Perusahaan 2018 2019 ADES 0,757336 1,403367 AISA 0,97941 -2,38208* ALTO -0,34537* -0,13823* BTEK -0,34537* 0,518151 BUDI -0,34537* 0,016016 CAMP 3,941181 4,135111 CEKA 3,652811 3,980094 CLEO -0,05041* 0,630607 DLTA 5,132235 5,208579 HOKI 2,658445 2,485251 ICPB 1,314432 1,706302 IIKP -0,02427* 1,722757 INDF 0,140561 0,458019 MGNA -0,13819* -12,5982* MLBI -0,79451* -0,96441* MYOR 2,939724 3,11832 PANI 0,788458 1,658646
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 1, Januari 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i1.696
PCAR 3,488797 2,527706 PSDN 0,075738 -0,79344* ROTI 2,017036 1,075295 SKBM 0,873634 0,795727 SKLT 0,573986 0,705656 STTP 1,431411 1,723151 ULTJ 2,548447 2,859222 *WCTA negatif
Sumber: Data diolah (2021)
Untuk  menentukan  rasio  WCTA  diukur  dengan  membagi  modal  kerja  dengan  total  aset  dan hasilnya dikalikan dengan bobot Z”-Score X1 sebesar 6,56. Berdasarkan tabel 5 dapat dilihat bahwa pada  tahun  2018  perusahaan  yang  memiliki  nilai  X1  negatif  adalah  perusahaan  masing-masing dengan  kode  ALTO,  BTEK,  BUDI  sebesar  -0,34537,  CLEO  sebesar  -0,5041,  IIKP  sebesar  - 0,02427,  MGNA  sebesar  -0,13819    dan  MLBI  sebesar  -0,79451.  Sisanya  memiliki  nilai  rasio WCTA yang positif. Sedangkan pada tahun 2019 perusahaan yang memiliki nilai negatif di WCTA adalah AISA sebesar -2.38208, ALTO sebesar -0.13823, MGNA sebesar -12.5982, MLBI sebesar -0.96441 dan PSDN sebesar - 0.79344. Sisanya memiliki nilai WCTA positif.
RE  digunakan  untuk  menghasilkan  laba  ditahan  dengan  memanfaatkan  seluruh  aset  yang dimiliki perusahaan. Semakin besar rasio menunjukkan semakin tinggi perusahaan menghasilkan modal  berupa  tambahan  laba  ditahan  sehingga  financial  distress  akan  semakin  kecil.  Tabel  6 menampilkan perhitungan RE selama tahun 2018 dan 2019.
Tabel 6. Retained Earning To Total Assets Ratio Kode Perusahaan 2018 2019 ADES 1,241369 0,997747 AISA 10,26188 7,999022 ALTO 0,416255 0,439477 BTEK -0,03783* -0,03371* BUDI 0,330404 0,415245 CAMP 0,313847 0,436894 CEKA 1,989211 2,032976 CLEO 0,52233 0,6846 DLTA 2,664034 2,685035 HOKI 0,431515 0,686506 ICPB 1,421886 1,553829 IIKP -1,09899* -0,12686* INDF 0,78324 0,90363 MGNA -1,2822* -7,31382* MLBI 1,290989 1,263335 MYOR 1,456175 1,570986 PANI -0,03436* 0,040244 PCAR 2,455624 2,201431 PSDN -0,68006* -0,82363* ROTI 0,984837 1,081516 SKBM 0,423991 0,420233 SKLT 0,457103 0,601727 STTP 1,862039 1,70025 ULTJ 2,296611 2,371659 *RE negatif Sumber: Data diolah (2021)
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 1, Januari 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i1.696
RE  menunjukkan  peran  laba  ditahan  yang  dapat  dihasilkan  oleh  perusahaan  dengan menggunakan sumber daya ekonomi yang ada. Untuk melihat besarnya RE dapat dilakukan dengan cara membagi laba ditahan dengan total aset setelah itu hasilnya dikalikan dengan bobot Z”-Score X2 sebesar 3,26.
Berdasarkan tabel 6 terlihat bahwa pada tahun 2018 perusahaan yang memiliki nilai RE negatif berturut-turut  adalah  BTEK  sebesar  -0,03783,  IIKP  sebesar  -1,09899,  MGNA  sebesar  -1,2822, PANI sebesar -0,03436, dan PSDN sebesar -0,68006. Pada tahun 2019, perusahaan yang memiliki nilai RE negatif adalah sebagai berikut, BTEK sebesar  -0.03371, IIKP sebesar 0.12686, MGNA sebesar -7.31382, dan PSDN sebesar -0.82363. Sedangkan perusahaan lainnya memiliki nilai RE yang positif.
EBIT adalah rasio yang menunjukkan kemampuan suatu perusahaan untuk menghasilkan laba operasi dari total aset yang dimiliki oleh perusahaan. Laba usaha pada rasio ini adalah laba sebelum pajak  dan  bunga.  Laba  sebelum  pajak  dan  bunga  adalah  laba  yang  belum  digunakan  untuk membayar bunga dan beban pajak. Semakin besar EBIT menunjukkan semakin besar kemampuan untuk  menghasilkan  laba  operasi  dari  aset  yang  digunakan  sehingga  mengurangi  kemungkinan financial distress. Untuk menentukan rasio EBIT adalah laba sebelum bunga dan pajak dibagi total aset kemudian hasilnya dikalikan dengan bobot Z”-Score X3 sebesar 6,72. Hasil perhitungan EBIT disajikan pada tabel 7.
Tabel 7. Earnings Before Interest and Taxes to Total Assets Kode Perusahaan 2018 2019 ADES 0,53423 0,900323 AISA -0,31659* 4,906031 ALTO -0,27656* -0,06754* BTEK 0,101112 -0,1535* BUDI 0,142167 0,187962 CAMP 0,562336 0,632492 CEKA 1,639145 0,595237 CLEO 0,655589 0,930128 DLTA 1,946278 1,943625 HOKI 1,069947 1,125805 ICPB 1,260576 1,29107 IIKP -0,38045* -0,2993* INDF 0,609046 0,520212 MGNA -1,21447* -9,21201* MLBI 3,888301 3,773221 MYOR 0,909898 0,248662 PANI -0,08332* -0,02856* PCAR -0,42744* -0,53277* PSDN -0,20961* 0,038541 ROTI 0,285905 0,498176 SKBM 0,07924 0,01906 SKLT 0,35581 0,482492 STTP 0,829263 1,415666 ULTJ 1,147867 1,398581 *EBIT negatif
Sumber: Data Diolah (2021)
Berdasarkan  tabel  8  terlihat  perusahaan  yang  memiliki  nilai  negatif  pada  rasio  EBIT  adalah AISA  sebesar  -0,31659,  ALTO  sebesar  -0,27656,  IIKP  sebesar  -0,38045,  MGNA  sebesar  -1, 21447, PANI sebesar -0,08332, PCAR sebesar - 0,42744, dan PSDN adalah -0,20961 pada tahun 2018 dan ALTO sebesar -0,06754, BTEK sebesar -0,1535, IIKP sebesar -0,2993, MGNA sebesar -9,21201,  dan  PANI  sebesar  -0,53277  pada  tahun  2019,  masing-masing.  Sedangkan  perusahaan lainnya memiliki rasio EBIT positif.
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 1, Januari 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i1.696
Rasio BV digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajibannya dengan menggunakan ekuitas. BV adalah bagian dari modal dan sumber dukungan untuk kekayaan perusahaan. BV adalah penjumlahan dari hutang jangka pendek dan hutang jangka panjang. Untuk menentukan  rasio  ini,  kami  menghitung  nilai  buku  ekuitas  dibagi  dengan  nilai  buku  hutang. Semakin besar rasio mencerminkan semakin besar kemampuan suatu perusahaan untuk memenuhi kewajibannya dengan memanfaatkan nilai buku modal sehingga semakin kecil financial distress yang dialami perusahaan.
Tabel 8. Book value of equity to book value of total debt ratio Kode Perusahaan 2018 2019 ADES 0,870133 0,470404 AISA 1,602668 2,233708 ALTO 1,960218 1,993157 BTEK 1,349217 1,388146 BUDI 1,400565 1,85475 CAMP 0,140945 0,137101 CEKA 0,242973 0,206752 CLEO 0,327908 0,656124 DLTA 0,195708 0,18379 HOKI 0,320251 0,386144 ICPB 0,53917 0,473926 IIKP 0,069369 0,095835 INDF 0,980673 0,81354 MGNA 11,91793 -1,93761* MLBI 1,548615 1,604257 MYOR 1,11227 0,969185 PANI 2,890205 2,095159 PCAR 0,343943 0,504898 PSDN 1,965846 3,505871 ROTI 0,531645 0,539663 SKBM 0,737407 0,795303 SKLT 1,263016 1,133037 STTP 0,628067 0,358581 ULTJ 0,147585 0,176998
*BV negatif Sumber: Data diolah (2021)
Rasio BV dapat diukur dengan menghitung nilai buku ekuitas dibagi dengan nilai buku hutang dan  hasilnya  dikalikan  dengan  Z”-score  1,05.  Berdasarkan  tabel  8  terlihat  bahwa  tidak  ada perusahaan yang memiliki nilai BV negatif pada tahun 2018. Sedangkan pada tahun 2019 terdapat perusahaan yang memiliki nilai BV negatif yaitu MGNA sebesar -1,93761.
Selanjutnya  langkah  terakhir  adalah  hasil  perhitungan  model Altman’s  Z”-Score yang  telah dimodifikasi yang diklasifikasikan berdasarkan nilai cut-off , yaitu (a) Perusahaan dalam keadaan financial  distress (Z  <  1.10);  (b)  Perusahaan  dalam  kategori grey  area ,  yaitu  rentan  terhadap financial distress (1,10 < Z < 2,60); (c) Perusahaan tidak mengalami financial distress (Z > 2,60). Tabel  9  menyajikan  perhitungan  model Altman’s  Z”-Score pada  perusahaan  makanan  dan minuman di BEI sekitar tahun 2018 dan 2019.
Table 9. Nilai Z”-Score Perusahaan Makanan dan Minuman yang Terdaftar di BEI pada Tahun
2018 dan 2019 Kode Perusahaan 2018 2019 ADES 6.653068 7.021841 AISA 15.77737 16.00668
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 1, Januari 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i1.696
ALTO 5.004543 5.476864 BTEK 4.317129 4.969087 BUDI 4.777766 5.723973 CAMP 8.208309 8.591598 CEKA 10.77414 10.065059 CLEO 4.705417 6.151459 DLTA 13.188255 13.27103 HOKI 7.730158 7.933706 ICPB 7.786064 8.275127 IIKP 1.81634* 4.642432 INDF 5.76352 5.945401 MGNA 12.53307 -27.8116** MLBI 9.183395 8.926403 MYOR 9.668067 9.157153 PANI 6.810983 7.015489 PCAR 9.110924 7.951265 PSDN 4.401914 5.177342 ROTI 7.069423 6.44465 SKBM 5.364272 5.280323 SKLT 5.899915 6.172912 STTP 8.00078 8.447648 ULTJ 9.39051 10.05646 * gray area ; ** financial distress Sumber: Data diolah (2021)
Berdasarkan tabel 9 terlihat bahwa pada tahun 2018 hanya terdapat satu perusahaan yang masuk dalam grey area yaitu IIKP dengan nilai Z”-Score sebesar 1,81634. Perusahaan yang tersisa tidak mengalami financial distress ataupun berada dalam grey area . Pada tahun 2019 diketahui ada satu perusahaan  yang  mengalami financial  distress (Z  <  1.10)  yaitu  MGNA  dengan  nilai  Z”-Score sebesar -27.8116. Sementara perusahaan lainnya dalam kondisi keuangan yang aman.
Table 10. Persentase Hasil Perhitungan Altman’s Z”-Score
N=24 Marginal Percentage Y Financial Distress 1 2.1% Grey Area 1 2.1% Non Financial Distress 46 95.8% Valid 48 100.0% Missing 0 Total 48 Sumber: Data diolah (2021)
Hasil  persentase  menunjukkan  bahwa  sebanyak  perusahaan  mengalami financial  distress dengan  persentase  marginal  sebesar  2,1 persen.  Satu  perusahaan  yang  termasuk  dalam financial distress adalah MGNA pada tahun 2019. Selanjutnya, ada satu perusahaan yang mengalami kondisi rentan ( grey area) dengan persentase marjinal 2,1 persen. Perusahaan yang termasuk dalam kategori rentan adalah IIKP pada tahun 2018. Sisanya perusahaan yang terdaftar, yaitu 95,8 persen termasuk dalam non financial distress .

## Robustness Check
Sebelum melakukan uji goodness of fit, kami melakukan model fit dan Pseudo R-square untuk memastikan bahwa hasilnya kuat dan dapat diandalkan untuk data kami. Hasil pengujian disajikan pada tabel A1 dan A2 pada bagian lampiran. Goodness of fit merupakan teknik analisis data dalam menunjukkan  uji  kesesuaian  model  dengan  data.  Hasil  Goodness  of  fit  test  ditampilkan  sebagai berikut:
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 1, Januari 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i1.696
Tabel 11. Hasil Tes Goodness of Fit Goodness-of-Fit Chi-Square Df Sig. Pearson ,000 47 1,000 Deviance ,000 47 1,000
Sumber: Data diolah (2021)
Berdasarkan  tabel  11  dijelaskan  bahwa  Chi-Square  adalah  0,000  untuk  koefisien  Pearson dengan  signifikansi  1.000  dan  Chi-Square  adalah  0,000  untuk  koefisien  deviance.  Karena  nilai signifikansi  Pearson  adalah  1.000  atau  lebih  besar  dari  alpha  0,05,  hal  ini  menunjukkan  bahwa model logit cocok dengan data penelitian ini.

## KESIMPULAN
Nilai rata-rata WCTA, RE, EBIT dan BV masing-masing adalah 1,080352, 1,119558, 0,717276, dan  0,670268.  Statistik  deskriptif  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  kesenjangan  dalam  data  yang diamati. Hal ini disebabkan karena variasi data yang kecil atau nilai mean yang tinggi dibandingkan dengan standar deviasi. Selanjutnya, hasil perhitungan Altman's Z”-Score yang dimodifikasi dalam memprediksi financial distress pada perusahaan makanan dan minuman yang terdaftar di BEI pada tahun  2018  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  satupun  perusahaan  yang  termasuk  dalam  kategori financial distress , satu perusahaan termasuk dalam grey area dan 23 perusahaan tidak mengalami kesulitan  keuangan.  Pada  tahun  2019,  hanya  ada  satu  perusahaan  yang  mengalami financial distress ,  tidak  ada  satupun  perusahaan  yang  masuk  dalam grey  area ,  dan  23  perusahaan  tidak mengalami financial  distress .  Selain  itu,  hasil Altman’s  Z”-Score secara  keseluruhan  dalam persentase menunjukkan bahwa kategori perusahaan yang mengalami financial distress (Z < 1.10), grey area , dan non- financial distress masing-masing adalah 2.1, 2.1, dan 95,8 persen.
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pada  periode  2018  dan  2019  perusahaan  yang  tidak mengalami financial distress adalah hampir seluruh sampel yaitu 95,8 persen. Besarnya persentase perusahaan yang tidak mengalami financial distress menunjukkan bahwa industri tersebut relatif aman, jika tidak ada guncangan ekonomi di masa depan. Namun, sinyal diberikan untuk perusahaan yang  termasuk  dalam  kesulitan  keuangan  dan grey  are .  Seperti  teori  yang  dikembangkan  oleh Altman dan mendukung teori sinyal, bahwa sinyal kesulitan keuangan memberikan informasi yang buruk kepada pihak yang berkepentingan. Prediksi tersebut menunjukkan bahwa perusahaan dalam kategori  tersebut  harus  lebih  menyadari  kondisi  keuangan  mereka  yang  buruk.  Selain  itu, perusahaan  dalam  kesulitan  keuangan  dan grey  area lebih  sensitif  terhadap  guncangan  ekonomi sehingga diperlukan mitigasi untuk mencegah kebangkrutan.
Di  sisi  lain,  teori  keagenan  bertentangan  dengan  hasil  ini  yang  menyatakan  bahwa  kesulitan keuangan menunjukkan manajemen yang buruk daripada financial distress (Jensen dan Meckling, 1976).  Dengan  peringatan  dini  berupa  prediksi financial  distress ,  perusahaan  yang  berhasil melakukan pengelolaan ulang justru menunjukkan kinerja yang baik pada periode berikutnya, tidak mengarah  pada  kebangkrutan  (Whitaker,  1999).  Oleh  karena  itu,  perusahaan  yang  terindikasi financial distress atau grey area perlu mengkaji apakah kategori financial distress yang dialaminya disebabkan oleh kesulitan ekonomi atau bahkan karena manajemen yang buruk.
Selain  itu,  penelitian  ini  memberikan  kontribusi  kepada  pemegang  saham  dan  pemangku kepentingan  (pelanggan,  pemasok,  dan  karyawan),  terkait  dengan  prediksi  kesulitan  keuangan, khususnya di sektor makanan dan minuman. Perusahaan yang berada dalam financial distress dan grey  area dapat  dijadikan  sebagai  peringatan  dini  dalam  menentukan  portofolio  investasi  bagi investor  dan  calon  investor.  Bagi  pihak  manajemen,  hasil  tersebut  dapat  menjadi  sinyal  dalam menilai  kondisi  keuangan  suatu  perusahaan  sehingga  dapat  menjadi  bahan  pertimbangan  dalam pengambilan  keputusan  terkait  kebijakan  keuangan.  Selain  itu,  hasil  penelitian  ini  memberikan informasi tentang kemungkinan kondisi financial distress pada industri makanan dan minuman di Indonesia.
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 1, Januari 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i1.696

## REFERENCES
Agarwal, V. and R. Taffler. (2008). Comparing the Performance of Market-Based and Accounting- Based Bankruptcy Prediction Models. Journal of Banking and Finance 32 , 1541–1551.
Altman,  E.I.  (1968).  Financial  Ratios,  Discriminant  Analysis  and  the  Prediction  of  Corporate Bankruptcy. Journal of Finance 23 , 589–609.
Altman, E.I. (1983). Corporate Financial Distress: A Complete Guide to Predicting, Avoiding, and Dealing with Bankruptcy . Hoboken: Wiley Interscience, John Wiley and Sons.
Altman, E. I.,  Iwanicz-Drozdowska, M., Laitinen, E. K., & Suvas,  A. (2016). Financial Distress Prediction in  an  International Context:  A Review and Empirical Analysis of Altman’s  Z- Score Model. Journal of International Financial Management & Accounting, 28 (2), 131– 171. doi:10.1111/jifm.12053.
Bauer,  J.  &  V.  Agarwal,  V.  (2014).  Are  Hazard  Models  Superior  to  Traditional  Bankruptcy Prediction Approaches? A Comprehensive Test. Journal of Banking and Finance 40 , 432– 442.
Das,  S.  R.,  Hanouna,  P.,  &  Sarin,  A.  (2009).  Accounting-Based  Versus  Market-Based  Cross- Sectional Models of CDS Spreads. Journal of Banking and Finance 33 , 719–730.
Hamid, T., Akter, F., & Rab, N. B. (2016). Prediction of Financial Distress of Non-Bank Financial Institutions of Bangladesh using Altman’s Z Score Model. International Journal of Business and Management 11 (12). Doi: http://dx.doi.org/10.5539/ijbm.v11n12p261.
Intan,  K.,  Patunrui,  A.,  &  Yati,  S.  (2017).  Analisis  Penilaian  Financial  Distress  Menggunakan Model Altman (Z-Score) Pada Perusahaan Farmasi Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2013-2015. Jurnal Akuntansi, Ekonomi dan Manajemen Bisnis 5 (1), 55-71.
Jensen, M. C., & Meckling, W. H. (1976). Theory of the Firm: Managerial Behavior, Agency Costs and Ownership Structure. Journal of Financial Economics 3 , 305-360.
Kementrian Perindustrian. (2017). Retrieved from https://kemenperin.go.id/artikel/18465/Industri- Makanan-dan-Minuman-Masih-Jadi-Andalan.
Kementrian Perindustrian. (2021). Retrieved from https://kemenperin.go.id/artikel/22485/Industri- Makanan-dan-Minuman-Diakselerasi-Menuju-Transformasi-Digital.
Morris, R. D. (1987). Signalling, Agency Theory and Accounting Policy Choice. Accounting and Business Research, 18 (69), 47-56, Doi: 10.1080/00014788.1987.9729347
Nurhayati, D., Dewi, R. R., & Fajri, R. N. (2021). Pengaruh Rasio Keuangan Terhadap Financial Distress  pada  Industri  Food  and  Beverage  di  Bursa  Efek  Indonesia  Periode  2017-2019. Ekonomis: Journal of Economics and Business 5 (1), 59-64.
Opler, T. C., & Titman, S. (1994). Financial Distress and Corporate Performance. The Journal of Finance, 49 (3), 1015–1040. Doi:10.1111/j.1540-6261.1994.tb00086.x
Panigrahi,  A.  (2019). Validity  of  Altman's  “Z”  Score  Model  in  Predicting  Financial  Distress  of Pharmaceutical Companies. NMIMS JOURNAL OF ECONOMICS AND PUBLIC POLICY
4 (1).
Whitaker,  R.B.  (1999).  The  early  stages  of  financial  distress. J  Econ  Finan  23 ,  123–132.  Doi: https://doi.org/10.1007/BF02745946.